AI 模型 / 对比

DeepSeek V4 Pro vs Kimi K3：文本、图像和推理

GO AI 编辑团队 · 资料核对日期：2026年10月5日

需要分析报告、解释代码或阅读屏幕截图？ DeepSeek V4 Pro 和 Kimi K3 的不同之处会影响您的第一步：它们可以阅读的材料类型。在比较他们的答案之前从这里开始。

从输入开始，而不是排行榜

DeepSeek 列出了 V4 Pro 的思维和非思维模式，并将视觉标记为不支持。 Moonshot 将 Kimi K3 描述为具有原生视觉理解的模型。这些事实有助于选择兼容的任务，但它们并不能确定哪一个可以为您的文档提供更准确的答案。

如果您的来源是屏幕截图，请使用支持所选模型的图像输入的界面。如果将屏幕截图转换为文本，请首先检查转录：缺少的减号或表格列可能会在任一模型开始之前更改答案。

使用包含已确认事实和预测的简短报告。索取一份声明、确切证据和不确定性表。拒绝在所提供的文本中没有支持的主张。

不要仅仅因为产生很多行而奖励积分。提取六个正确事实的答案可能比包含猜测的十二行更有用。检查“预计”、“待批准”等限定条件是否存续。

提示词 01

只阅读这份报告：[正文]。用表格列出每项陈述、支持它的原文引用，以及状态：已确认、预测或不明确。不要使用外部知识。另列出矛盾和缺失信息，不要用猜测补全。

选择一个你可以自己验证的小例子。假设一个团队计划四次会议，每次有八名参与者，然后取消了一次会议。剩下的总数是 24 个参与名额，不一定是 24 个独特的人。这种区别可以进行有用的推理检查。

要求每个模型展示其算术并说明数字的含义。比较计算和解释。对于重要工作，独立验证算术；详细的解释仍然可能包含错误。

提示词 02

团队安排了四次活动，每次有八个参与名额，其中一次取消了。还剩多少个参与名额？仅凭这些信息，能否确定去重后的参与人数？请给出计算过程，并说明哪些结论无法得出。

提供相同的短函数并询问正常输入和边缘情况的结果。首先计算出预期的输出，然后比较解释。

检查模型是否混淆了代码实际执行的操作和应该执行的操作。有用的审查将观察到的行为、可疑的错误和建议的更改分开。

提示词 03

解释一下这个函数：[代码]。对于输入[正常情况]和[边缘情况]，跟踪步骤和预期输出。将实际行为与可能的错误分开。不要声称已经执行了它。陈述有关编程语言或运行时的任何假设。

使用输入兼容性作为第一个过滤器，然后比较相同文本任务上不受支持的声明、错过的约束和纠正时间。保留原始答案，以便以后的模型更新可以针对相同的示例进行测试。

提供商的模型基准不会自动衡量 GO AI。工具、提示和服务设置会影响体验。对于本文，我们尚未运行受控的 DeepSeek 与 Kimi 基准测试；这些练习是可重复使用的评估材料。

我应该给两个模型都截图吗？

不适用于公平的文本任务比较。所引用的 V4 Pro API 列表不支持视觉。对两者使用经过验证的文本，或单独评估图像理解。

哪个模型赢得了这些测试？

此处未声明任何结果。这些是测试指令，而不是记录的模型输出。